图文决策融合的多模态电商垃圾评价检测

现有的电商垃圾评价检测方法大多基于对评价文本信息进行分析,难以有效检测带有图片的多模态垃圾评价,为充分利用评价的图片和文本内容,提出了基于Transformer双向编码表示(bidirectional encoder representa-tions from transformer,BERT)和宽残差网络(wide residual networks,WRN)的图文融合决策检测方法.该方法利用评价文本对经过预训练的BERT模型进行微调训练,经过表示学习分类得到文本评价类别向量,使用宽残差网络对评价图片进行特征提取和分类并输出图片类别向量,将得到的对应评价图文类别向量共同输入启发式决策融合分类器,对多模态评价整体进行预测分类.使用真实电商评价数据集进行实验表明,相比面向评价文本的分类方法,图文融合决策检测方法对多模态评价分类的精准率提高4.44％,召回率提高2.12％,Micro-F1提高3.67％,结果证实该方法能够对多模态垃圾评价进行有效检测.     

VRML场景中的智能替身研究

给出VRML场号中的智能替身模型，使得替身可以更好的理解用户的意图。首先，利用参数化的方法构造替身模型，使得用户可以更快捷的定制个性化的替身；在此基础上，分层次的动作模型实现了从高层的面向任务的动作到底层替身物理动作的高效分解与映射；最后，多通道的交互方式使得用户可以通过更自然的方式控制自己的替身。VRML场景中的智能替身研究为VRML多用户虚拟场景中替身交互，以及替身与场景交互的研究提供了基础。     

用于壁板结构多模态振动主动控制的改进最小控制合成(MCS)算法

针对压电壁板结构,引入具有良好非线性控制性能的最小控制合成(minimal controller synthesis,MCS)算法来抑制其振动.鉴于标准的MCS算法在快速扰动下缺乏稳定性,为进一步提高其控制效果,构造了一种新的自适应补偿因子,形成了改进MCS算法-IMCS算法,并通过波波夫准则验证了该控制系统的稳定性.选取LQR(linear quadratic regulator)控制作为参考模型,分别施加宽频随机扰动和前2阶正弦混合脉冲激励,分析比较了IMCS算法和标准MCS算法的控制效果、自适应增益因子和跟踪误差.仿真结果表明,IMCS算法具有更快的收敛速度和更小的跟踪误差;多模态扰动实验结果表明,当存在外部非线性扰动时,IMCS算法具有更好的控制效果和鲁棒性.     

中空二氧化硅微球的制备及其在超声成像中的应用研究

具有空心结构的纳米/微米二氧化硅微球由于其独特的性质,受到了广泛的关注,成为国内外科学家的研究热点.简要总结了中空二氧化硅微球的制备方法,对其在超声成像领域的研究进展进行了介绍,并对该领域的发展前景做出了展望,为其进一步研究提供了参考.     

考虑不确定因素的多模式城市交通网络路径决策

由于时间的波动性与突发事件的影响,多模式城市交通网络的运行时常伴随着各种不确定性情况的发生。通过考虑多模式交通网络的出行特点与交通网络不同的运行状态,建立了基于马尔可夫决策过程的多模式交通网络的路线决策模型与算法,所提方法应用到北京市多模式城市交通网络。结果显示,不同出发时间需要不同的路径决策以达到最小出行时间。基于马尔可夫决策过程的路径决策方法的有效性得到验证,它可以为出行者路线选择提供更合理的指示。     

基于韦伯二值感知特征的指纹活性检测

基于韦伯二值感知特征的局部描述符,提出一种指纹活性检测方法。该方法包含两部分：根据韦伯定理提取视觉感知特征的局部二值差分激励,以及从中心对称像素对提取梯度方向特征的局部二值梯度方向。在2011年和2013年指纹活性检测竞赛的数据库上,使用支持向量机分类器对提取的特征向量进行训练和测试,实验结果表明了该方法进行指纹活性检测的有效性。     

基于多模态体育语料库“翻译工作坊”的教学与实训平台构建

从体育学、语言学、计算机科学等多学科维度,利用ABBYYreader、Edit Pad、ABBYYaligner、Winaline、Para Conc、Elan、Treetag以及Mysql等软件,通过设计规划、语料文本抽取、加工与检索等众多步骤实现多模态体育语料库的创建;基于此语料库,利用Mysql、Redis、Elastic Search、jquery、Mysql＋Redis等软件实现结构化数据管理,数据缓存、数据查询、用户基本交互与数据展现以及数据缓存等功能,进而探讨了“翻译工作坊”教学与实训平台的设计构架,阐释了平台的语料制作、教学以及实训等多重功能以及实现流程,以期提升体育类文本的翻译技能和个人责任意识,改进新的教学方法和理念,寻求新的体育系统国际化人才培养模式,重构体育类语言服务专业人才培养方案,从而实现专业人才的职业化,为体育院校英语专业课程建设提供新思路.     

基于确认模式的多通道生物认证研究

单通道生物识别技术一直存在着很多问题,它们在准确率、用户接受程度、成本等方面都有不同的缺点,而采用多通道生物认证可以提高生物认证系统的识别性能,并且适应于各自的应用场合。本文介绍了多通道生物认证技术,在单通道生物认证系统模型的基础上,给出了多通道生物认证系统模型。最后基于人脸和语音特征的多通道生物认证系统进行相关实验,实验证明多通道生物认证大大改进了以往单通道认证在识别性能和用户接受程度等方面存在的不足,提高了生物认证系统的健壮性和实用性。     

自适应小生境克隆选择算法及其仿真研究

为了对多模态函数寻优,基于免疫克隆选择算法原理,提出了自适应小生境克隆选择算法(ANCSA).小生境决定位段会随着优化对象的维数及可行域的变化而自动调节,从而形成不同的小生境,每个小生境都具有免疫记忆功能.通过对四个典型的多模态函数仿真,并和相关算法进行比较分析,结果表明ANCSA在解决多模态函数优化问题时具有较强的自适应性和收敛性.     

多交通方式实时信息影响下的通勤者出行行为

为确定实时信息对于出行行为的影响,探索了手机APP提供多交通方式实时出行者信息下的通勤者交通方式选择行为。采用意向调查方法,获取了上海市居民在提供包含两条自驾路线（以高架为主和以地面为主）和一条停车换乘地铁路线的实时交通信息情况下的交通方式选择行为数据。运用描述性分析和多元logit模型,得到了交通方式选择的主要影响因素。研究发现,通勤者的驾龄、家庭私家车数量、开车频率、获取交通信息频率、停车换乘设施使用经历等个体属性,行程时间和车厢拥挤程度等信息内容,会显著影响出行决策。此外,提出了对交通规划与管理和多交通方式出行者信息系统研发有指导意义的建议。